大数据视野下浙江新闻客户端的实践与探索
浙江日报报业集团认识到新技术对于自身发展的重要作用，通过吸引大数据和人工智能人才来布局大数据，综合近几年来的经验和资源，打造了“媒立方——融媒体传播服务平台”“互联网传播评价体系”“媒体云”等一系列以大数据为基础的媒体融合平台，取得了阶段性的成果。
/ 李伟忠 潘晨
互联网早已进入大数据时代，互联网产品越来越倚重数据的价值，新闻客户端本身就是内容型产品，与大数据具有天然的结合空间，大数据与人工智能技术带来的传媒业的生产力变革，已然近在眼前。
浙江日报报业集团认识到新技术对于自身发展的重要作用，通过吸引大数据和人工智能人才来布局大数据，综合近几年来的经验和资源，打造了“媒立方——融媒体传播服务平台”“互联网传播评价体系”“媒体云”等一系列以大数据为基础的媒体融合平台，取得了阶段性的成果。
浙江新闻客户端于2014年6月上线，抢抓大数据技术带来的巨大机会，在3年多的时间里不断探索前行，从体制机制到内容生产方式都有了很大的创新。
内容生产智能化变革
传统媒体获取新闻线索主要是通过通讯员、网络、电话爆料等方式，判断事件真伪以及收集、整理传递资料的过程往往会耗费大量的时间。但随着自媒体的崛起，社交媒体已经成为一个实时信息的海洋，越来越多的突发性事件都会在社交媒体上迅速形成爆点。
与传统采访新闻内容生产模式相比，通过大数据发现和获取信息的来源更广泛，在收集成本和效率上更加出色，从大数据中掌握新闻线索能充分满足信息挖掘的需求。运用最新的人工智能技术可以通过网络“爬虫”，获取实时的消息和信息，然后进行内容特征词的抽取计算，快速地提取新闻线索，再经过多渠道验 证来排除无效内容和判断消息的真伪性，从新闻时效性和真实性上提升内容质量。
随着人工智能技术的发展愈益成熟，人工智能代替人类进行稿件创作似乎已经成为不可回避的趋势，如今机器人写作早已不是什么新鲜事。但写作机器人的存在，并不是取代记者和编辑，而是解放了劳动力，让采编人员将精力集中于社会更深层级的思考、对情感诉求的挖掘，新闻创作过程中的人文价值思考是人类最核心的竞争力。
新闻内容可视化，增强新闻可读性
大数据可视化技术则为新闻表达方式提供了更多样的选择，具有创意设计的交互式图表、H5、短视频等可视化形式，可将枯燥的专业性内容、复杂的数据分析等以简洁直观的方式展现，这正适应了新媒体时代受众的浅阅读习惯，增强了新闻的可读性。
浙江新闻客户端在“东方之星”沉船事件发生后，第一时间汇总了与事件相关的大量数据，以时间为轴梳理了事件的进展过程，用H5的形式直观呈现整个事件。在《人民的名义》热播之际，浙江新闻客户端推出了《大数据告诉你浙江的“达康书记们”一季度在忙些啥？》的可视化作品，利用数据图的方式明晰解读时政热点，抓住当下社会关注的舆论风口，引导舆论走向。
传播渠道自动化，实现优化分发效率
随着互联网技术的不断革新，传统媒体的旧式单向传播格局已无法满足用户不断增长的个性化需求，当前传统媒体在实际业务分发环
境中，主要存在以下几种困境。
一是缺乏用户精准画像，导致传播精准度低。传统媒体的用户规模、内容生产量级，与互联网媒体还有巨大的鸿沟，针对现有用户的行为提炼，算法偏好难以把握，传统媒体无法个性化地提供符合用户当下关注点、兴趣点的内容，导致智能分发的匹配精准度不高。
二是智能推荐效果较差。用户对时下的热点内容进行搜索查看时，传统媒体提供的搜索内容排序不佳，以及搜索结果缺乏智能化展示，导致用户体验感较差。
三是人工处理媒体内容效率低。媒体行业单靠编辑人工进行新闻内容的编辑、设置标签、归类处理，效率不高且可持续性低。
四是编辑掌握了内容分发的权利，用户接收到的新闻资讯都是由少数媒体精英所决定。而现在，随着用户数量和内容数量的持续增长，传统的编辑模式无法适应用户个性化的需求，新闻内容分发的主体，亟待从有血有肉的编辑，让渡给机器算法。
相比编辑人工分发，以大数据为基础的智能化分发存在以下优势：一是利用大数据与人工智能，对大量内容进行快速的深度加工。人工干预的内容数目受限，往往集中于最热门的头部内容，而机器分发则可以覆盖与用户生活、个人兴趣相关长尾的新闻报道之外的资讯，通过对客户端用户行为和用户阅读偏好进行统计，追踪用户关注的新闻类别、属性、来源及关键词等，可以把握和定位用户的偏好与个性化需求，针对性地推荐符合用户阅读习惯的新闻内容，达到更好的传播效果；二是跳出编辑个人主观视野，优化内容质量与分发效率。大数据算法排序的核心是根据用户、内容、上下文信息决定实时计算每个内容的得分，按照得分进行排序。结合用户的使用信息，排序结果个性化进行，同时充分利用已有数据，对模型实时优化更新，指导下次智能分发，最大化地优化分发效率。
建立用户画像，新闻资讯个性化推荐
用户需求决定内容供给，浙江新闻客户端正在内测中的个性化推荐引擎，正是基于此。浙江新闻客户端目前实行的推荐系统冷启动的方式，首先引导用户设置他们所关心的新闻标签，抓取用户在客户端内的阅读、点赞、评论等行为数据及所在地域，通过对这些信息进行分析计算，可充分了解用户的阅读偏好和兴趣，依据每个用户的关注点、位置等多个维度进行个性化推荐，争取在获取新闻资讯时可以做到千人千面。
在实践过程中浙江新闻客户端还推出了栏目推荐功能，将精品内容以 “订阅栏目”的推荐模式在信息流中穿插展示，使用户能够触及到，并主动选择所感兴趣的栏 目订阅，从而形成良性的内容交互环流，提升新闻传播内容分发效率。
同时，从今年开始将“时间场景”概念带入浙江新闻客户端内。从一个时间节点着手，慢慢介入到一天中用户获取资讯的各大节点，配合不同用户的时间安排习惯，建立起用户在资讯获取方面的认可和依赖。
优化新闻客户端运营模式
现在的数据分析趋势，是针对每一个产品不同的营收目标和用户路径生产指标与报表，且行为数据的颗粒度越来越小，数据更加精确。新闻客户端累积了庞大的用户数据，如用户浏览新闻的时间、阅读习惯等偏好信息，用户阅读新闻后生产的UGC内容等都是数据资源的组成部分。在未来的大数据发展方向上，除了利用大数据挖掘热点，改造新闻资讯内容推荐方式外，还表现在积极引入外部的内容生产者，鼓励用户参与新闻制作，采用“众筹新闻”的方式让用户参与报道，使信息的生产方式改变，生产速度加快，在纷繁的线索中迅速找到事实真相，媒体和用户之间的互动也大大增强。传统的采编模式，将逐步向PGC(传统编辑＋外部智囊)+UGC（纯用户产生内容）内容运营模式转变。
数据分析的目的在于优化产品，提升效益。为了更高效的利用大数据带来的红利，浙江新闻客户端的数据支持是通过产品及用户数据训练机器，使机器达到对产品运营状态的分辨能力，当机器通过数据的监控认为服装模块的用户收藏数据停滞超过3天，就会提出针对服装主题的活动方案，且计算投放人群等，进而帮助我们制定更完善的客户端运营方案。
利用大数据，解决广告投放难题
新媒体盈利模式本质上是广告创收，如何将用户注意力转化为商业价值是探索的难题，通过大数据至少可以实现以下几点：一是原生广告，即将广告通过大数据匹配上下文和阅读场景与新闻内容结合；二是基于用户标签系统，精准推送用户可能感兴趣的广告内容；三是O2O广告，结合LBS等数据展示适合本地的周边生活广告。大数据的引入可以更准确地进行广告投放；可以把这些数据与其他平台进行资源置换，带来持续的经济效益。
传媒行业已进入大数据时代，浙江新闻客户端将着重探索如何延长用户在客户端内的停留时间，保障用户产生的互动行为，同时利用大数据技术描述精准的用户画像，使得用户收获到更好的新闻阅读体验，促进新闻内容生产、提升新闻内容传播效果、优化新闻客户端发展。